【摘要】：心血管疾病主要是心肌供血不足引發(fā)的心臟搏動(dòng)障礙,目前已經(jīng)成為威脅人類健康的第一大因素,具有患病率高、死亡率高等特點(diǎn),其成因是冠狀動(dòng)脈血管粥樣硬化或痙攣引起的血管管腔狹窄或阻塞。因此,對(duì)于心血管疾病的早期診斷顯得尤為重要。心血管疾病傳統(tǒng)的診斷方法是使用數(shù)字減影血管造影(DSA),它也是診斷心血管疾病的“金標(biāo)準(zhǔn)”,醫(yī)生能夠?qū)崟r(shí)地從DSA的二維影像中看到血管狹窄的情況。然而,它具有費(fèi)用高、有創(chuàng)、診斷過程復(fù)雜等特點(diǎn),不適用于心血管疾病的早期診斷。近年來,隨著多層螺旋CT的快速發(fā)展,冠狀動(dòng)脈CT血管造影(CTA)越來越多地用于診斷心血管疾病。相對(duì)于DSA,冠狀動(dòng)脈CTA具有費(fèi)用低、無創(chuàng)、操作簡(jiǎn)便的特點(diǎn),并且能夠提供多視角,對(duì)心血管的情況能夠進(jìn)行更加全面的了解。然而,冠狀動(dòng)脈CTA產(chǎn)生的是心臟部位的截面圖像,醫(yī)生并不能通過觀察截面圖像直觀地獲得血管狹窄的信息,這就需要借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)。因此,研究出一種能夠準(zhǔn)確地從CTA圖像序列中分割出冠狀動(dòng)脈的方法具有重要的實(shí)際意義和臨床價(jià)值。在CTA圖像中,冠狀動(dòng)脈分布不集中且受到其他組織的干擾,這給冠狀動(dòng)脈的分割帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文在調(diào)研了圖像處理和分割算法的基礎(chǔ)上,根據(jù)冠狀動(dòng)脈圖像特點(diǎn),提出了一種基于Hessian矩陣增強(qiáng)濾波和區(qū)域生長(zhǎng)的冠狀動(dòng)脈自動(dòng)分割方法。在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,本文還實(shí)現(xiàn)了對(duì)于冠狀動(dòng)脈血管狹窄度的分析,能夠從測(cè)量結(jié)果中獲得血管狹窄度的定量信息。本文主要進(jìn)行了如下的研究工作：● 升主動(dòng)脈的自動(dòng)分割。首先,基于升主動(dòng)脈的截面類似圓形這一信息,利用圖像變換的方法定位升主動(dòng)脈的第一層圖像并采用區(qū)域生長(zhǎng)的方法進(jìn)行分割；然后,以上層升主動(dòng)脈的質(zhì)心作為下層進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)分割的種子點(diǎn),并利用上層的分割結(jié)果作為下層分割區(qū)域的約束,避免出現(xiàn)過分割現(xiàn)象；最后,重復(fù)上述升主動(dòng)脈的分割過程,并以分割區(qū)域像素?cái)?shù)突增作為升主動(dòng)脈分割結(jié)束的條件。●冠狀動(dòng)脈的自動(dòng)分割。首先,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)肺部區(qū)域進(jìn)行抑制；然后,利用單尺度Hessian矩陣增強(qiáng)濾波,提高了圖像中的冠狀動(dòng)脈區(qū)域和周圍組織的對(duì)比度,為整體區(qū)域生長(zhǎng)提供了良好的條件；最后,利用升主動(dòng)脈的位置信息作為種子點(diǎn),對(duì)升主動(dòng)脈和增強(qiáng)圖像融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的區(qū)域生長(zhǎng)。與上一步升主動(dòng)脈的分割結(jié)果做差值后,即可獲得冠狀動(dòng)脈的分割結(jié)果。●血管狹窄度的測(cè)量。本文采用了一種基于血管內(nèi)點(diǎn)的跟蹤方法,首先,設(shè)置血管段的起始點(diǎn)、終點(diǎn)、步長(zhǎng)、前進(jìn)方向；然后,根據(jù)起始點(diǎn)、步長(zhǎng)、方向進(jìn)行尋找下一個(gè)點(diǎn),并將當(dāng)前點(diǎn)所在截面的質(zhì)心作為下次尋找的起點(diǎn),迭代地進(jìn)行血管內(nèi)點(diǎn)的尋找,直到到達(dá)終點(diǎn)區(qū)域；最后,計(jì)算尋找到的每個(gè)點(diǎn)所在血管截面的面積,進(jìn)行血管狹窄度的分析。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R816.2;TP391.41
【圖文】：

ＭＳＣＴ通過對(duì)心臟區(qū)域進(jìn)行掃描，可以一次性得到數(shù)百?gòu)垼担保玻担保卜直媛实膱D像。逡逑這些圖像分辨率高、噪聲較少，由于血液中含有造影劑，對(duì)Ｘ射線的透過率降逡逑低，導(dǎo)致含有血液的血管和心室區(qū)域亮度比其他部分要高，如圖２．丨所示。然而逡逑如圖中所示的ＣＴＡ圖像，除了心臟區(qū)域還有助骨、脊柱等骨組織，由于骨組織逡逑密度較大，在圖像中同樣呈現(xiàn)出了高亮度。逡逑針對(duì)ＣＴＡ圖像序列進(jìn)行冠狀動(dòng)脈的分割，處理的對(duì)象就是類似于圖２．１所逡逑示的圖像序列。圖中紅圈所表示的高亮組織即是待分割的冠狀動(dòng)脈。由于冠狀動(dòng)逡逑脈呈現(xiàn)樹狀結(jié)構(gòu)，包裹在心臟周圍，其在ＣＴ邋二維圖像中會(huì)呈現(xiàn)出管狀或類似圓逡逑形的形態(tài)，并且分布區(qū)域不盡相同。這就給冠狀動(dòng)脈的分割帶來很大的困難。逡逑W■四逡逑（ａ）邐（ｂ）邐（ｃ）逡逑圖邋２．１邋ＣＴ－？像逡逑冠狀動(dòng)脈是從升主動(dòng)脈根部發(fā)出的，這一生理信息為冠狀動(dòng)脈的自動(dòng)分割提逡逑供了重要的線索。經(jīng)過對(duì)ＣＴＡ圖像的分析得知，冠狀動(dòng)脈在ＣＴ圖像中的分布逡逑較為雜亂

一種表示方法，即逡逑用極坐標(biāo)方程表示直線。在Ｐ邋—邋０極坐標(biāo)系中，直線方程可以被表達(dá)為：逡逑Ｐ邋＝邋ＸＣＯＳ０＋邋ｙｓｉｎ０，如圖２．３所示，（ａ）中的一條直線都對(duì)應(yīng)于（ｂ）中的一個(gè)點(diǎn)；逡逑圖２．４中，（ａ）中的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于（ｂ）中的一條曲線。逡逑ｙ個(gè)邐４邐Ｐ個(gè)逡逑N－＾逡逑／邋‘‘邐ｉ邐＞邋邐＞逡逑０Ｘ邐０邐０逡逑、、．邐（ａ）邐（ｂ）逡逑圖２．３邋（ａ）為圖像空間中相交于一點(diǎn)的四條直線，舉直線２為例，直線上任意一點(diǎn)到原點(diǎn)的距逡逑離為Ｐ邋＝邋ＸＣＯＳ０邋＋邋ｙｓｉｎ８，直線２對(duì)應(yīng)于參數(shù)空間ｐ邋—邋０中的點(diǎn)２。同理，圖像空間中直線１，３，４逡逑分別對(duì)應(yīng)于參數(shù)空間中點(diǎn)］，３，４。其中直線４的０值為０，對(duì)應(yīng)于圖ｂ中Ｐ軸上的一點(diǎn)。逡逑下面詳細(xì)介紹檢測(cè)空間中的點(diǎn)是否在一條直線上的方法：如圖２．４（ａ）所示，逡逑圖像空間中四個(gè)點(diǎn)，它們各自對(duì)應(yīng)參數(shù)空間中的四條曲線，因?yàn)閳D像空間中的一逡逑條直線對(duì)應(yīng)于參數(shù)空間中的一點(diǎn)，所以，通過點(diǎn)丨，２，３的直線必定對(duì)應(yīng)于參數(shù)空逡逑間中某點(diǎn)（ｐ

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2738569